通过对汽车车内噪声的控制效果进行的数值建模、预测和分析评估，可以有效地缩短新车型的研发周期。统计能量分析（SEA）方法可以对高频噪声进行有效的分析，本文将探讨如何应用统计能量分析对车内噪声进行预测，并实现对车内噪声的优化和改进。本文结合课题组与企业的合作项目，以乘用车为研究对象，建立了乘用车的SEA模型，根据SEA建模的基本原则和假设，划分了子系统。并确定了模型中各结构子系统的材料及物理属性，计算了各个子系统的模态密度、内损耗因子以及子系统间的耦合损耗因子。然后通过CFD仿真计算得到风噪激励，并同发动机舱辐射激励输入到SEA模型中，完成SEA模型的建立。然后使用AutoSEA软件对车内噪声进行了仿真分析，并将仿真结果与实车试验测量结果进行对比，验证了所建模型的有效性。接着对SEA模型中结构子系统的划分进行了简化，将简化后的模型进行车内噪声仿真，并将仿真值与原模型的仿真值进行比较，结果表明结构子系统的划分相对于声腔子系统的划分，对SEA模型预测精度的影响更大，并且声腔子系统的划分则要保证驾驶员头部声腔为一独立子系统，才能保证预测精度。采用不同面密度的声学包装材料对车内噪声进行预测，结果表明不能单一通过提高隔声材料面密度来降低车内噪声，此严重违背了轻量化的原则。最后对车内噪声进行贡献量分析，有针对性地提出声学包装改进方案，并采用正交试验优化设计方法确定了乘用车的声学包装最优设计方案，并验证了最优方案对车内噪声的改善效果，达到了降低车内噪声，并使车内声学包装总质量降低的目的。本文的研究对如何应用统计能量法以及AutoSEA软件进行声振研究，以及在不增加声学包装总质量的前提下如何有效地降低车内噪声，具有一定的指导意义和参考价值。